ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y if(i % (iters / BLOCK) == 0): pltShowThetaLine(data, theta, i) for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:,
Tensorflow入门:Linear Regression 拟合上图的直线,这被称为线性回归,是机器学习最简单的入门问题,理论部分这里就不再赘述了。 线性回归的损失函数即为普通的平方均差。 tensorflow实现如下: # Linear Regression based on tensorflowimporttensorflowastf# training datax_train = [1,2,3] y_train = [1,2,3] W...
TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset; 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法。其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立...
AI代码解释 importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlib inlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassns #X和Y的值X=np.array([1.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1])Y=np.array([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,...
tensorflow 2.0和1.0版本差别很大下面 1.0的线性回归例子。 #线性回归tensorflow1版本 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() learning_rate=0.01 training_epochs = 100 X=tf.placeholder(tf.float32) #用于feed dict Y=tf.placeholder(tf.float32 )#用于feed dict def model(X,w): #...
简介:数据挖掘从入门到放弃(七):TensorFlow 和 keras 实现线性回归 LinearRegression 网络异常,图片无法展示 | 从实践出发学习 TensorFlow 和 teras 机器学习框架,分别用 tf 和 keras 实现线性模型,两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型,后者使用单层的感知机,很便捷。
tensorflow linear_regression 实例解析,importtensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#Parameterslearni
TENSORFLOW -KERAS -LINEAR REGRESSIONLuis TorresTorres Guardia
数据挖掘从入门到放弃(七):TensorFlow和keras实现线性回归LinearRegression,从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架,分别用tf和keras实现线性模型,两者区别在于
zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表 for (xi,yi) in zip(x,y): 如果用element-wise来加噪声,那么就不是噪声了...全部加了同一个deviation的话 noisy = np.random.randn(*x.shape) 喂参数的语法,”对象“里用冒号 feed_dict = {pX : xi,pY : yi}...